Unterschied zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen

Der Schlüsselunterschied Zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen ist das Cognitive Computing ist eine Technologie, während sich maschinelles Lernen auf Algorithmen bezieht, um Probleme zu lösen. Cognitive Computing verwendet Algorithmen für maschinelles Lernen.

Das kognitive Computing gibt einem Computer die Möglichkeit, die kognitiven Fähigkeiten des Menschen zu simulieren und zu ergänzen, um Entscheidungen zu treffen. Das maschinelle Lernen ermöglicht die Entwicklung selbstlernender Algorithmen, Daten zu analysieren, daraus zu lernen, Muster zu erkennen und entsprechend Entscheidungen zu treffen. Es ist jedoch schwierig, eine Grenze zu zeichnen und die auf kognitiven Computerbasis basierenden und maschinellen Lernen zu teilen, basierende Anwendungen.

INHALT

1. Überblick und wichtiger Unterschied
2. Was ist kognitives Computing
3. Was ist maschinelles Lernen
4. Beziehung zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen
5. Seite an Seite Vergleich - Kognitiver Computing gegen maschinelles Lernen in tabellarischer Form
6. Zusammenfassung

Was ist kognitives Computing?

Die kognitive Computertechnologie ermöglicht es, genaue Modelle darüber zu erstellen, wie das menschliche Gehirn, Gründe und Reaktionen auf Aufgaben erfährt. Es verwendet selbstlernende Systeme, die maschinelles Lernen, Data Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache und Mustererkennung usw. verwenden. Es hilft, automatisierte Systeme zu entwickeln, die Probleme ohne menschliches Engagement lösen können.

In der modernen Welt erzeugt eine große Menge an Daten täglich. Sie enthalten komplexe Muster zu interpretieren. Um kluge Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, die Muster in ihnen zu erkennen. Das kognitive Computer ermöglicht es, Geschäftsentscheidungen mit korrekten Daten zu treffen. Daher hilft es mit Zuversicht zu Schlussfolgerungen. Die kognitiven Computersysteme können bessere Entscheidungen mit Feedbacks, früheren Erfahrungen und neuen Daten treffen. Virtuelle Realität und Robotik sind nur wenige Beispiele, die kognitives Computing verwenden.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen, die aus Daten lernen können, ohne sich auf Standard -Programmierpraktiken wie die objektorientierte Programmierung zu verlassen. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren Daten, lernen Sie von ihnen und treffen Sie Entscheidungen. Es verwendet Eingabedaten und verwendet statistische Analyse, um Ausgänge vorherzusagen. Die häufigsten Sprachen für die Entwicklung maschineller Lernanwendungen sind R und Python. Abgesehen davon helfen C ++, Java und Matlab auch bei der Entwicklung maschineller Lernanwendungen.

Maschinelles Lernen unterteilt sich in zwei Arten. Sie werden als überwachtes Lernen und unbeaufsichtigtes Lernen bezeichnet. Im überwachten Lernen schulen wir ein Modell, so dass es die zukünftigen Instanzen entsprechend voraussetzt. Ein beschrifteter Datensatz hilft, dieses Modell zu trainieren. Der gekennzeichnete Datensatz besteht aus Eingängen und entsprechenden Ausgängen. Basierend auf ihnen kann das System die Ausgabe für neue Eingaben vorhersagen. Darüber hinaus sind die beiden Arten des überwachten Lernens Regression und Klassifizierung. Die Regression prognostiziert die zukünftigen Ergebnisse auf der Grundlage der zuvor beschrifteten Daten, während die Klassifizierung die gekennzeichneten Daten kategorisiert.

Im unbeaufsichtigten Lernen trainieren wir kein Modell. Stattdessen entdeckt der Algorithmus selbst die Informationen selbst. Daher verwenden unbeaufsichtigte Lernalgorithmen, die Daten nicht zu den Schlussfolgerungen kommen. Es hilft, Gruppen oder Cluster aus unbezeichneten Daten zu finden. Normalerweise sind unbeaufsichtigte Lernalgorithmen schwierig als überwachte Lernalgorithmen. Insgesamt helfen Algorithmen für maschinelles Lernen bei der Entwicklung selbstlernender Systeme.

Wie ist die Beziehung zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen??

• Kognitive Computersysteme verwenden Algorithmen für maschinelles Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen?

Cognitive Computing ist die Technologie, die sich auf neue Hardware und/oder Software bezieht, die das Funktionieren des menschlichen Gehirns nachahmt, um die Entscheidungsfindung zu verbessern. Das Lernen des Bearbeitens bezieht sich auf Algorithmen, die statistische Techniken verwenden, um Computern aus Daten zu lernen und die Leistung bei einer bestimmten Aufgabe schrittweise zu verbessern. Cognitive Computing ist eine Technologie, aber maschinelles Lernen bezieht sich auf Algorithmen. Dies ist der Hauptunterschied zwischen kognitivem Computer und maschinellem Lernen.

Darüber hinaus gibt Cognitive Computing die Möglichkeit, dass ein Computer die kognitiven Fähigkeiten des Menschen simulieren und ergänzt.

Zusammenfassung -Kognitive Computing gegen maschinelles Lernen

Der Unterschied zwischen kognitivem Computing und maschinellem Lernen besteht darin, dass kognitives Computing eine Technologie ist, während maschinelles Lernen Algorithmen zur Lösung von Problemen bezieht. Sie werden in einer Vielzahl von Anwendungen wie Robotik, Computer Vision, Geschäftsvorhersagen und vielem mehr verwendet.

Referenz:

1.Scitechuk. Kognitiver Computer | Wofür kann es verwendet werden??, Der Rat für Wissenschafts- und Technologieeinrichtungen, 10. Mai 2016. Hier verfügbar 
2.Thebigdatauniversität. Maschinelles Lernen - überwacht gegen unbeaufsichtigtes Lernen, kognitive Klasse, 13. März. 2017. Hier verfügbar 

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1.'2729781' von GDJ (CC0) über Pixabay